function epison=weighted_error(predicted_label,testlabel,w,n,k)%求错误率。第k次提升，权值为w
for i=1:n  %如果第i个样本的预测值与真实值相同则赋ne(i)为0，否则为1
    if predicted_label(i,k)==testlabel(i)
        ne(i)=0;
    else
        ne(i)=1;
    end
end
sum=0;
for i=1:n
    sum=sum+w(i)*ne(i);
end
epison=sum/n;